JPS60164879A - 文字分離装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （技術分野） 本発明は文字分離装置に関し、特に紙面上に記載された
文字行イメージを個個の文字に分離して文字ピッチの識
別を行うのに適応的な文字分離装置に関するものである
。

（先行技術） 各種印刷文字等を光学的に読み取る装置（以下ＯＣＲと
呼ぶ）において一連の文字を認識する場合、各文字を１
字毎に分離して文字認識部に送シ込む必要がある。各文
字ｔ−ｉ字毎に分離するために必要となる情報としては
文字ピッチがあるが、これはＯＣＲの読み取９対象とな
る印刷物の大きさや種類が限定されれば前もって与える
ことができる。

しかし、最近のようにＯＣＲにおける読み取シ対象が不
特定な文字ピッチを持つ郵便物や文書のような床机な適
用範囲のものに及ぶようになると、あらかじめ文７″′
・−′Ｐｆ−知ること力゛できな？で紙面上の文字行イ
メージから文字ピッチを推定する必要が生じる。従来、
文字ピッチの推定方法としては例えば、平均値等が用い
られていた。しかし、英印字文字のようにフォントや文
字カテゴリーによって個個の文字幅が大きく異なる場合
や接触する文字数が増加した場合には、上述した平均値
と実際の文字ピッチとでは１文字の分離を行う時に生じ
る誤差が無視できなくなる。そのため、例えば前記平均
値を用いて文字間で接触が生じた多くの文字を含む文字
行イメージ全分離する場合は、接触した文字の個数を誤
ったり不正確な分離位置で切断されたシするという問題
があった。また上述したＯＣＲの読み取シ条件下では、
通常、等ピッチ印字データだけでなく文字ピッチが可変
となる可変ピッチ印字データ、時には手書き文字も含ま
れる場合がある。そこで例えば、欧文可変ピッチ印字デ
ータ間で文字間の接触が生じると、等ピッチ印字データ
と同様な文字分離処理の形態を採用することが困難とな
るという第２の問題があった。

シれは、文字分離のプロセスが欧文可変ピッチで代表さ
れる印字データ集合と等ピッチ印字データ集合とではそ
れぞれ異なっていることを意味する。

従って、通常の１文字単位の分離処理を行う以前に前述
した文字ピッチの識別を行うことが重要となる。即ち、
文字分離装置には、１文字の分離を行うための文字ピッ
チを検出すると共に文字分離対象となる文字行イメージ
が推定された文字ピッチに対してどの程度のばらつきを
持って文字イメージが印字されているかを示す分散評価
値も検出することが要求される。そこで、このような分
散評価値が算出されれば、例えば同一出願人によシ昭和
５８年１２月２０日に出願された発明（以下先願発明と
呼ぶ）の「文字分離装置」を用いる場合、文字ピッチや
文字パターンイメージの特徴を用いて、１文字単位に分
離するためのパラメータを決定するために利用すること
ができるし、更に、欧文タイプライタのような可変ピッ
チ印字文字や文字枠を意識せずに書かれた手書き文字の
ような文字ピッチを主体とした文字分離が困難なデータ
集合が混在する場合にも上述した分散評価値を用いて識
別することが可能となシ、よシ汎用的な６ＣＲの文字読
取対象に対しても適用できる文字分離装置を実現するこ
とができる之゛ （発明の目的） 本発明は上記問題点を解決するためになされたもので、
その目的は、最良な文字ピッチを検出すると同時に、文
字行イメージが検出された文字ピッチに対してどの程度
のばらつきを持って印字されているかを示す分散評価尺
度をも算出することによって文字ピッチの性質を把握し
、適応的な文字分離処理を提供することにある。また本
発明の他の目的は、文字間に接触を含む場合や１文字が
２文字以上に分離する場合等の種種の文字読取対象条件
下でも、安定にしかも最良の文字ピッチを検出すること
が可能な文字分離装置を提供することにある。

＜ａｍｏ構成） 本発明によれば、一連の文字行イメージを走査　５− し１文字に分離する文字分離装置において、前記一連の
文字行イメージから複数個の文字塊を順次検出する手段
と、前記複数個の文字塊から文字塊間距離を算出し該文
字塊間距離の頻度分布を記憶する手段と、文字ピッチの
存在区間を予測する手段と、前記頻度分布を複数個の領
域に分割し該複数個の領域における該文字ピッチ推定誤
差の最尤線形和によって構成される推定誤差評価尺度が
最小と壜る前記存在区間に含まれる候補文字ピッチを検
出する手段と、前記文字ピッチを用馳て分割された複数
個の前記領域内に含まれる前記文字塊間距離の分散を算
出し複数個の該分散の最尤線形和によって構成される・
分散評価値を算出する手段と、該分散評価値に基づいて
文字ピッチの識別を行い該文字行イメージ′ｆ：１文字
に分離する手段とを備えることを特徴とする文字分離装
置が得られる。

（実施例）　゛ 次に図面を参照して本発明について説明する。

第１図は本発明の文字ピッチ検出装置で用いる６− 文字塊間距離を説明するための文字行イメージの一例を
示す図である。同図において、斜線で示した白地で分離
可能な文字イメージすなわち文字塊を破線図示の矩形領
域で示している。ここで参照記号ＴＪｔ、ｔ＋ｔ　（但
しｉ　−１，Ｌ−６）　ハｆｊＪ！、　ｉ　番目。

文字塊の始端から第ｉ＋１番目の文字塊の始端までを文
字塊間距離としてめたものであり、また参照記号Ｕ′１
−＋□（但し’　”　１．　ａ・・・６）は第１番目の
文字塊の終端から第ｉ＋１番目の文字塊の終端までを文
字塊間距離としてめたものである。

これらはすべて文字塊間距離として後述する文字塊間距
離の頻度分布を構成する観測値として利用することがで
きる。同様に、参照記号Ｕ、、、（但しｉ＝１．２．・
・・６　、ｉ（ｊであシ、図ではＵ□、３及びＵ０９．
のみ示している）は第１番目の文字塊のｌ＝　ｘ、ｚ・
ａ　、　ｉ　＜ｊ　テあシ、図ではＵ’、３（７）みも
のであり、通常、観測量が多ければ統計的には安定なの
で後述する文字塊間距離の頻度分布を構成する観測量と
して利用することができる。

なお頻度分布を構成するための観測値となる上述した文
字塊間距離は、例えば文字塊間距離ＵＩ。

ｊ（但しｊ＝　ｉ＋１　、ｉ＋２．ｉ＋３）、文字塊間
距離Ｕ’１　、３　（ｊ　＝　ｉ＋１　、　ｉ＋２　、
　ｉ＋３）までを利用するというように制限することが
できる。また、ピリオド（・）、カンマ（１）等（いず
れも図示していない）のような文字イメージは、例えば
複数個の文字塊の平均高さＨｌを用いてその文字塊幅及
び高さを調べることによシ、文字塊間距離の観測量から
除去しても良い。更に、前述の平均高さＨｏに比べて大
きな空白が検出された場合も、その空白を含めた文字塊
間距離を観測量として用いないようにしても良い。

次に第２図は第１図で示したような等ピッチデータにお
ける一連の文字塊間距離の頻度分布の一例を示す図であ
る。同図において、頻度分布の横軸Ｕは文字塊間距離Ｕ
、、、の値を示しておシ、縦軸ＮＵＭは任意の文字塊間
距離における頻度数を示している。

次に第３図囚及び（６）はそれぞれ等ピッチデータ及び
欧文可変ピッチデータにおける一連の文字塊間距離の頻
度分布の第１及び第２の例を示す図である。第３図囚は
等ピッチデータを、また第３図■は欧文可変ピッチデー
タを示している。

続いて第２図及び第３図を用いて本発明の原理について
説明する。複数個の文子塊の高さから平均高さＨ□を算
出し、係数α□、α２（但しα１〈−α、）を用いて文
字ピッチの存在区間（α１・Ｈ□。

α２・Ｈ，）’ｔ−設定する。ここで、前述した存在区
間（α、・ＨＨｔα２・Ｈ，）内のすべての文字塊間距
離を候補文字ピッチＰ１　としても良いが、以下に述べ
るような処理を用いれば候補文字ピッチＰｌの数を減少
させ処理時間の向上をはかることができる。すなわち前
述した存在区間（α□・Ｈｍ。

α２・Ｈ，）内で、一定許容幅Δτ（但しΔτ≧１）で
最頻値をとる文字塊間距離Ｕ　（１）　ｔ−頻度分布か
ら算出し、文字ピッチの存在区間の下限値をＭＡＸ（９
− α１・Ｈｍ、（１−α３）・Ｕ（１））（但し係数α３
はＯ≦α３≦１を満たす）、文字ピッチの存在区間の上
限値ＭＩＮ（α２・Ｈｍ、（１＋α３）・Ｕ　（１）　
）とすることができる。第２図では、区間Ｃ１が文字ピ
ッチの存在区間となり、区間Ｃ１に含まれる文字塊間距
離が候補文字ピッチＰＩ（但しＭＡＸ（α１句Ｈ，，（
１−α３）・Ｕ（１））≦ＰＫ≦ＭＩＮ（α２・ＨｒＩ
、、（１＋α３）−Ｕ（１））を満たす）となる。

次に、任意の候補文字ピッチＰ、　を基量として頻度分
布は図中破線で示したような領域ｆ’ｌ＋ｆ２＋・・・
ｆ　ｐに分割される。ここで各領域ｆ′ｋ（但しに＝１
．２．−ｎ）の境界点８　（ｆ′に−１＋　ｆ′ｋ）は
領域ｆ４−１帥心（ｋ−１）・Ｐ、と領域ｆ′、の中心
に＊　ｐｓとの間に存在し、各領域ｆ′にの境界点Ｓ　
（ｆＪ、　、　ｆｌヤ□）は領域ｆ（、の中心に−Ｐｌ
と領域ｆ’に＋１の中心（ｋ＋１）・ＰＩとの間に存在
する。そこで、例えば境界点Ｓ　（ｆ′に−１＋　’′
ｋ）は領域ｆ’に−１の中心（ｋ−１）・Ｐｌと領域ｆ
ｌ、の中心ｋ　−Ｐ、の中間点ｋｆ（の中心ｋ　−ｐ、
と領域ｆ’に＋１の中心（ｋ＋１）１０− 次に、領域、ｆ′ｋ（但しに＝１．２．・・・ｎ）内に
存在するｎｋ個（但しｎ、≧０）の文字塊間距離の平均
値Ｐ（ｋ、ｎｋ）を算出し該平均値Ｐ　（１ｃ＋　”ｋ
）を整数にで除算することによって、候補文字ピッチＰ
１　を基準とした場合の領域ｆ′ｋから観測される文字
ピッチに相当する量が検出される。そこで、ｎｋ）と候
補文字ピッチＰ、とのずれをすべての領域ｆ′ｋにわた
って最小にする候補文字ピッチＰ。

を推定文字ピッチＰとする最尤線形推定手法を適用する
ことが有効となる。そのため、例えば、最尤推定を行う
ための評価基準となる推定誤差評価こで、係数Ｃ（ｋ、
ｎｋ）はサンプル数ｎｋ及び整数ｋ（但しに−１，２，
・ｎ）の関数であシ、″”ｘＣｋ＝１ （Ｊｎｋ）＝１を満たす。具体的な係数Ｃ（ｋ。

”５ｃ）（Ｄ−例としては、Ｃ（ｋ、ｎｋ）−ｋ　−ｎ
ｋ／Σ　ｋ２・ｎｋを用いることができる。なお、上述
に＝１ した推定誤差評価尺度Ｔは推定誤差の分散量とな　− っているが、ずれの絶対量１−・Ｐ　（ｋ　＋　”ｋ）
−Ｐ＋　Ｉに基づく評価基準を用いることもできる。こ
のようにして、最適な推定文字ピッチＰを推定できると
共に、文字塊間距離の頻度分布のクラスター化も同時に
行われる。

次に第３図囚、＠を用いて本発明における文字ピッチ識
別手法について説明する。第３図囚、＠に示したように
文字塊間距離の頻度分布は、等ピッチ印字データと可変
ピッチ印字データでは異なることがわかる。この相異は
第２図で示した最適す文字ピッチＰによってクラスター
化された各領域ｆｋ（但しに＝１．２．・・・ｎ）にお
ける推定文字ピッチＰのに倍からの各文字塊間距離の分
散σ”（ｆｓｃ）をすべての領域ｆ１．ｆ２．・・・に
わたって評価することによって識別することができる。

そこで、クラスター化された各領域ｆｋ（但しに−１，
２，・・・ｎ）の分散σ”　（ｆｋ）の線形和で構成さ
れる分散評価を用いることができる。ここで、上述した
分散量）　価値ε２における係数Ｃ（ｋ、ｎｋ）は、文
字塊間距離のサンプル数ｎｋ及び整数にの関数でありＸ
Ｃｋ＝１ （ｋ、ｎｋ）＝１１満たす。具体的な係数Ｃ（ｋ。

ｎｋ）の−例としては、Ｃ（ｋ、ｎｋ）−に２・ｎｋ／
）ｋ２・ｎｋを用いることができる。なお、上述した分
散評価値ε２の代わりに誤差評価値６を用いることもで
きることは言うまでもない。

次に、分散評価値ε２あるいは誤差評価値ｅが、あらか
じめ設けられた閾値α４よシも大きければ上述した推定
文字ピッチＰを主体とする文字分離が可能な場合、すな
わち等ピッチ印字データであシ、前記閾値α４よシも小
さければ上述した推定文字ピッチを主体とする文字分離
が適用できない場合、すなわち欧文可変ピッチ印字デー
タであることが判明し、文字ピッチの性賛ヲ識別するこ
とができる。このようにして、文字ピッチの性質を識別
することが可能になると、文字ピッチを主体として文字
分離が可能な場合には、例えば前記先願発明の「文字分
離装置゛」を用いて安定に文字分離を行うことができる
し、また上述した以外の公１３− 知の文字分離技術を用いることもできる。一方、文字ピ
ッチを主体とする文字分離が適用できない場合には、例
えば容易に実現できる公知の文字行イメージの空白によ
る文字分離技術を用いて文字分離を行うこともできる。

第４図は本発明の文字分離装置の具体的一実施例を示す
論理ブロック図である。走査装置１は紙面上に記載され
た文字行イメージを光学的に走査して、電気信号に変換
し、２値量子化後、文字行イメージメモリ２へ書き込む
。文字塊抽出装置３は、文字行イメージメモリ２に格納
された複数個の文字行イメージから文字塊を順次抽出し
、各文字塊の始点位置及び大きさを文字塊レジスタ４へ
格納する。なお、文字塊の大きさは、文字塊の幅及び高
さを表わすものとする。また、このような文字塊抽出装
置は、例えば、同一出願人による特願昭５６−２７５１
２号明細書で示されている技術を用いることができる。

制御装置７は、順次、文字塊レジスタ４から転送される
文字塊の始端位置及び終端位置から文字塊間距離を算出
し、頻度分１４− 布テーブル６の対応する文字塊間距離のアドレス位置の
内容である頻度数をインクリメントする。

このようにして、メモリから構成される頻度分布テーブ
ル６に、第２図で示したような文字塊間距離の頻度分布
が生成される。なお、頻度分布テーブル６は、最初Ｏに
初期化されているとする。次に、制御装置７によって文
字塊レジスタ４に格納された複数個の文字塊の高さから
平均高さＨｌが算出され、存在区間検出部５０へ転送さ
れる。定数レジスタ１９は、第２図で示した係数α□、
α２（但しα□くα２）、α３及び一定許容幅Δτ（但
しΔτ≧１）の各定数を格納する。存在区間検出部５０
は、最初に定数レジスタ１９から係数α□及びα２を入
力し、α□・Ｈｍ及びα２・Ｈｏを前述した文字ピッチ
の存在区間の下限値α１・Ｈｍ及び上限値α２・Ｈｏと
して設定する。次いで存在区間検出部５０は、前述した
存在区間の下限値α１・Ｈｏと上限値α２・Ｈ，内に属
する文字塊間距離の頻度値を制御装置７を介して順次頻
度分布テーブル６から読み出し、定数レジスタ１９から
転送された一定許容幅Δτ（但しΔτ≧１）で最頻値と
なる文字塊間距離Ｕ　（１）　？算出する。存在区間演
算部５１は、存在区間検出部５０においてめられた文字
塊間距離Ｕ（１）と定数レジスタ１９から入力した係数
α３を用いて、値（１−α３）・Ｕ（１）及び（１＋α
、）・Ｕ（１）を算出した後、ＭＡＸ（α、・Ｈｌ、ｌ
ｌ、（１−α３）・Ｕ（１）　）　？前述した文字ピッ
チの存在区間の下限値ＰＬ、ＭＩＮ（α２・Ｈ，ｎ、（
１＋α３）・Ｕ（１））を前述した文字ピッチの存在区
間の上限値ｐＵとして、それぞれ存在区間レジスタ８に
格納する。なお、前述した文字塊間距離Ｕ（１）が存在
区間検出部５０において検出されなかった場合には、文
字塊間距離Ｕ（１）として平均高さＨｌが存在区間検出
部５０においてセットされるものとする。次いで制御装
置７によって存在区間レジスタ８に格納された文字ピッ
チの下限値ＰＬがカウンタ１４にセットされる。カウン
タ１４は、下限値ＰＬから上限値ＰＵマで順次以下に述
べる動作が終了後にカウントアツプされ、そのカウント
値Ｐｌ（但しＰＬ≦Ｐ、≦Ｐｔｒ）を平均値算出部９に
転送する。平均値算出部９は、カウンタ１４から転送さ
れるカウント値すなわち候補文字ピッチｐ、　′ｔｌ−
基単と基量、頻度分布のｎ個の領域範囲すなわち領域ｆ
ｋ（但して頻度分布テーブル６を参照することによって
領域ｆｋに属する文字塊間距離の数ｎｋ及び領域ｆｋに
属する文字塊間距離の千吟値Ｐ（ｋ、ｎｋ）を算出する
。以上の処理をｎ個の領域にわたシ行い、候補客字ピッ
チＰ、及び各領域ｆｋ（但しに＝１．λ・・・ｎ）の文
字塊間距離の数ｎｋ（但し＊＝１．ｚ・・・ｎ）及び平
均値Ｐ（ｋ、ｎｋ）、（但しに＝　１．２．・ｎ　）が
推定誤差評価値演算部１０へ転送される。推定誤差評価
値演算部１０は、前述した推定誤差評価値Ｔｆ平均値算
出部９から転送される情報を用いて演算することにより
てめられる。評価値レジスタ１２には最小となる推定誤
差評価値Ｔが記憶される。カお最尤文字ピッチレジスタ
１５にはちら１７− かじめ推定誤差評価値として非常に大きな値がセットさ
れているものとする。比較部１１において、推定誤差評
価値演算部１０から出力された推定誤差評価値Ｔと評価
値レジスタ１２の内容とを比較し、推定誤差評価値演算
部１０の出力値が評価値レジスタ１２の内容よシも小さ
ければ推定誤差評価値演算部１０の出力値を評価値レジ
スタ１２へ書き込み、！に候補文字ピッチＰＩＯ値を最
尤文字ピッチレジスタ１５へ書き込み、制御装置７′ｆ
：介してカウンタ１４が１カウントアツプする。一方、
比較部１１において推定誤差評価値演算部１０の出力値
が評価値レジスタ１２の内容よシも大きければ制御装置
７ｔ−寒してカウンタ１４が１カウントア、プされる。

以上の動作をカウンタ１４の値が文字ピッチの上限値Ｐ
Ｕに達するまで行うことによって、最適な文字ピッチＰ
が最尤文字ピッチレジスタ１５に格納されるととになる
。分散評価値演算部１３ゆ、最尤文字ピッチレジスタ１
号に最適な推定文字ピッチＰがセットされると、推定文
字ピッチルｔ最尤文字ピッチレジスタ１５か１８− ら読み出し、推定文字ピッチＰ？基量として頻度分布の
ｎ個の領域範囲、即ち領域ｆｋ（但しに＝１゜テーブル
６を参照することによって領域ｆｋに属する文字塊間距
離のサンプル数ｎｋ及び領域ｆ、に属する文字塊間距離
の値に−Ｐにおける分散σ２（ｆｋ）を算出し、前述し
たよう表分散評価値６２＝分散評価値演算部１３におい
て検出される分散σ３（ｆｋ）は平均値算出部９におい
て算出するようにすることも可能である。分散評価値演
算部１３において算出された分散評価値Ｃ２は分散評価
値レジスタ１６に格納される。閾値レジスタ１８には前
記文字ピッチの識別を行うための閾値α４ｔ−記憶する
。比較部１７は前記分散評価値レジスタ１６に格納され
た分散評価値ε２と閾値レジスタ１８に格納された閾値
α４どを比較することＫよりて文字ピッチの性質を識別
する。すなわち、分散評価値ε２が閾値α４よシも大き
くなれば推定文字ピッチＰを主体とした文字分離位置の
決定方法が適用できないと判定され、分散評価値ε２が
閾値α４よυも小さければ推定文字ピッチＰを主体とし
た文字分離位置の決定方法が適用できると判定される。

参照符号２０は１文字分離位置決定部であシ、前述した
ような公知の技術あるいはそれらを組合わせて用いるこ
とができる。す表わち、例えば前記先願発明の「文字分
離装置」と最も容易に実現できる空白による文字分離を
用いることができる。

すなわち、比較部１７において前述した分散評価値ε３
から推定文字ピッチＰを主体とした文字分離が適用され
ると判定されると、制御装置７によって最尤文字ピッチ
レジスタ１５に格納された推定文字ピッチＰ及び分散評
価値レジスタ１６に格納された分散評価値ε！を例えば
前記先願発明の「文字分離装置」よシ構成された１文字
分離位置決定部２０に転送する。一方、比較部１７にお
いて推定文字ピッチＰｔ−主体とした文字分離が適用で
きないと判定されると、前述した文字塊レジスタ４に格
納された複数個の文字塊イメージを１文字と見なし、１
文字分離位置決定部２０の出力値とする。なお、１文字
分離位置決定部２０は、上述の実施例以外のものでも公
知の技術を用いて構成できることは言うまでもない。

（発明の効果） 以上述べたように本発明の文字分離位置によれば、あら
かじめ文字ピッチがわからなくとも、また文字塊の接触
や文字間の分離を含む文字イメージが含まれていても、
正確に文字ピッチを測定すると共に、文字ピッチの性質
を把握し適応性の高い文字分離装置が容易に実現できる
という効果が生じる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の文字分離装置で用いる文字塊間距離の
文字行イメージの一例を示す図、第２図は等ピッチデー
タにおける一連の文字塊間距離の頻度分布の一例を示す
図、第３図（ト）、＠はそれぞ２１− れ等ピッチ、可変ピッチデータにおける一連の文字塊間
距離の頻度分布の第１．第２の例を示す図及び第４図は
本発明の文字分離装置の具体的一実施例を示す論理ブロ
ック図である。 図において、１・・・・・・走査装置、２・・・・・・
文字行イメージメモリ、３・・・・・・文字塊抽出装置
、４・・・・・・文字塊レジスタ、５０・・・・・・存
在区間検出部、５１・・・・・・存在区間演算部、６・
・・・・・頻度分布テーブル、７・・・・・・制御装置
、８・・・・・・存在区間レジスタ、９・・・・・・平
均値算出部、１０・・・・・・推定誤差評価値演算部、
１１．１７・・・・・・比較部、１２・・・・・・評価
値レジスタ、１３・・・・・・分散評価値演算部、１４
・・・・・・カウンタ、１５・・・・・・最尤文字ピッ
チレジスタ、１６・・・・・・分散評価値レジスタ、１
８・・・・・・閾値レジスタ、１９・・・・・・定数レ
ジスタ、２０・・・・・・１文字分離位置決定部。 ２２−

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 一連の文字行イメージを走査し１文字に分離する文字分
   離装置において、前記一連の文字行イメージから複数個
   の文字塊を順次検出する手段と、前記複数個の文字塊か
   ら文字塊間距離を算出し該文字塊間距離の頻度分布を記
   憶する手段と、文字ピッチの存在区間を予測する手段と
   、前記頻度分布を複数個の領域に分割し該複数個の領域
   における該文字ピッチ推定誤差の最尤線形和によって構
   成される推定誤差評価尺度が最小となる前記存在区間に
   含まれる候補文字ピッチを検出する手段と、前記文字ビ
   、チを用いて分割された複数個の前記領域内に含まれる
   前記文字塊間距離の分散を算出し複数個の該分散の最尤
   線形和によって構成される分散評価値を算出する手段と
   、該分散評価値に基づいて文字ピッチの識別を行い該文
   字行イメージを１文字に分離する手段とを備えることを
   特徴とする文字分離装置。